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        <p class="panel-cover__description">生活と技术の杂记</p>
        
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            <div class="main-post-list">
    
  <ol class="post-list">
  
    
    <li>
      <h2 class="post-list__post-title post-title"><a href="/2018/12/13/systemd-with-path-permission-denied/" title="阅读 Systemd服务无目录访问权限问题">Systemd服务无目录访问权限问题</a></h2>
      <p class="excerpt">
    
      记录一下，在系统安装 Systemd 服务无法访问某些目录的问题。
问题出现CentOS7已经采用Systemd机制了，比如使用 Caddy 服务器，使用YUM即可安装。

Caddy 是一个优秀的Web服务器，支持 HTTP2.0 以及 QUIC 协议，另外也支持代理功能。同时这个服务器还支持自动申请开源免费的 SSL 证书，使得我们的服务支持 HTTPS，特别的方便。

一般的Web服务器，静
    &hellip;
      </p>
      <div class="post-list__meta"><time datetime="2018-12-13T13:03:00.000Z" class="post-list__meta--date date">2018-12-13</time> &#8226; <span class="post-list__meta--tags tags">
  <a class="tag-link" href="/tags/技术/">技术</a>
</span><a class="btn-border-small" href="/2018/12/13/systemd-with-path-permission-denied/">继续阅读</a></div>
      <hr class="post-list__divider">
    </li>
  
    
    <li>
      <h2 class="post-list__post-title post-title"><a href="/2018/12/05/tornado-crossdomain-static-files-setting/" title="阅读 Tornado静态文件跨域设置">Tornado静态文件跨域设置</a></h2>
      <p class="excerpt">
    
      最近用 Python 做了 Tensorflow 的服务，搭建web服务框架，就使用了比较熟悉的 Tornado 框架，框架用起来非常简单快捷，一般最终使用的时候是个单独的服务，因此顺手给简单的加了跨域的头。
自以为的设置直接找个DEMO看一下，就开始实现代码，由于是图像识别，因此分了两步，第一步是请求识别，返回识别结果，同时识别结果里面包含了一个本地识别打标图片的下载地址，一般这个图片就是客户端
    &hellip;
      </p>
      <div class="post-list__meta"><time datetime="2018-12-05T09:44:00.000Z" class="post-list__meta--date date">2018-12-05</time> &#8226; <span class="post-list__meta--tags tags">
  <a class="tag-link" href="/tags/技术/">技术</a>
</span><a class="btn-border-small" href="/2018/12/05/tornado-crossdomain-static-files-setting/">继续阅读</a></div>
      <hr class="post-list__divider">
    </li>
  
    
    <li>
      <h2 class="post-list__post-title post-title"><a href="/2018/11/14/gcc4.8-with-regex-problem/" title="阅读 GCC4.8正则异常问题">GCC4.8正则异常问题</a></h2>
      <p class="excerpt">
    
      之前在做28181服务开发的时候有意使用了boost库，以及VS 2010以及CentOS 7 自带 GCC都能支持的C++11的特性，月初发现程序好像不正常工作了。日志拉取还真是一个漫长的过程，好的一点是之前日志还算打的足够详细，特别是异常错误部分，所以很容易就找到了出错日志。
关于正则的使用直接定位到最初出问题的时间点，发现程序已经不打日志了，而且工作线程捕获了 regex_error 异常，
    &hellip;
      </p>
      <div class="post-list__meta"><time datetime="2018-11-14T06:55:00.000Z" class="post-list__meta--date date">2018-11-14</time> &#8226; <span class="post-list__meta--tags tags">
  <a class="tag-link" href="/tags/技术/">技术</a>
</span><a class="btn-border-small" href="/2018/11/14/gcc4.8-with-regex-problem/">继续阅读</a></div>
      <hr class="post-list__divider">
    </li>
  
    
    <li>
      <h2 class="post-list__post-title post-title"><a href="/2018/10/17/tensorflow-optimization/" title="阅读 Tensorflow加速">Tensorflow加速</a></h2>
      <p class="excerpt">
    
      最近在研究学习Tensorflow的图像的物体识别功能，Python迁移学习用起来爽的不要不要的，但是机器才是2G的750Ti显卡，不说训练了，就是检测识别i7 6700也是十几二十秒，效果很差。当然一般深度学习是用GPU，1060显卡起且显存至少8G起，但是我木有显卡啊，自从挖矿导致的显卡涨价之后，还是那么贵，暂无预算，此路不通。因此只能研究下CPU的加速了。
Python环境加速一般当我们训练
    &hellip;
      </p>
      <div class="post-list__meta"><time datetime="2018-10-17T07:24:00.000Z" class="post-list__meta--date date">2018-10-17</time> &#8226; <span class="post-list__meta--tags tags">
  <a class="tag-link" href="/tags/技术/">技术</a>
</span><a class="btn-border-small" href="/2018/10/17/tensorflow-optimization/">继续阅读</a></div>
      <hr class="post-list__divider">
    </li>
  
    
    <li>
      <h2 class="post-list__post-title post-title"><a href="/2018/09/04/centos-update-gcc/" title="阅读 CentOS升级GCC">CentOS升级GCC</a></h2>
      <p class="excerpt">
    
      一般的Linux都是企业应用相对的发行版的软件包相对较旧，而现在C++11逐渐普及，支持C++11的编译器在Linux上的GCC稍微完整点的都至少是4.8版本，反观CentOS 6的GCC版本为4.4，即使是最新的CentOS 7也才仅为4.7。因此很多时候需要升级系统自带的编译器（注意，千万不要从高版本的Linux上GCC编译的程序拿到低版本的服务器上来，因为GLIBC不支持，也不能直接替换）。
    &hellip;
      </p>
      <div class="post-list__meta"><time datetime="2018-09-04T08:51:00.000Z" class="post-list__meta--date date">2018-09-04</time> &#8226; <span class="post-list__meta--tags tags">
  <a class="tag-link" href="/tags/技术/">技术</a>
</span><a class="btn-border-small" href="/2018/09/04/centos-update-gcc/">继续阅读</a></div>
      <hr class="post-list__divider">
    </li>
  
    
    <li>
      <h2 class="post-list__post-title post-title"><a href="/2018/08/20/ffmpeg-got-raw-h264/" title="阅读 用ffmpeg从MP4提取H264裸流">用ffmpeg从MP4提取H264裸流</a></h2>
      <p class="excerpt">
    
      MP4的格式封装比较复杂，想取出来H264裸流比较麻烦，因此借助ffmpeg工具比较方便。通常一般都是使用ffmpeg进行编解码较多，但是当我们视频是H264编码时候，直接提取比较合适。
提取H264H264编码的MP4文件，使用ffmpeg提取相对比较方便，直接使用ffmpeg标准的媒体文件读取流程，通过读取AVPacket出来不需要解码，直接从其data数据域中即可获取到H264数据，通过观察
    &hellip;
      </p>
      <div class="post-list__meta"><time datetime="2018-08-20T08:51:00.000Z" class="post-list__meta--date date">2018-08-20</time> &#8226; <span class="post-list__meta--tags tags">
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</span><a class="btn-border-small" href="/2018/08/20/ffmpeg-got-raw-h264/">继续阅读</a></div>
      <hr class="post-list__divider">
    </li>
  
    
    <li>
      <h2 class="post-list__post-title post-title"><a href="/2018/07/02/srs-systemd-config/" title="阅读 CentOS7配置SRS服务及日志">CentOS7配置SRS服务及日志</a></h2>
      <p class="excerpt">
    
      最近将RTMP服务器转移到Linux平台下，同时也想使用下SRS服务器。但是SRS默认只提供了CentOS 6的RPM安装包，其他平台需自己编译，同时SRS也只提供了SysV方式的服务脚本，故在systemd架构下需要自己开发相对应的脚本，以下记录下本人在CentOS 7上安装配置SRS。
编译SRS安装SRS按照官方的办法下载源码并编译即可，暂时别安装，如下

由于github的代码clone的
    &hellip;
      </p>
      <div class="post-list__meta"><time datetime="2018-07-02T08:38:00.000Z" class="post-list__meta--date date">2018-07-02</time> &#8226; <span class="post-list__meta--tags tags">
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      <hr class="post-list__divider">
    </li>
  
    
    <li>
      <h2 class="post-list__post-title post-title"><a href="/2018/06/19/ffmpeg-push-rtmp-for-camera/" title="阅读 FFMPEG推流摄像头">FFMPEG推流摄像头</a></h2>
      <p class="excerpt">
    
      一般的直播网站都使用OBS推流，其实ffmpeg也可以推流，在无界面环境下就可以推流使用。本文以Windows下为例，简单介绍下使用ffmpeg工具推流的方法和步骤。
下载安装下载地址：https://ffmpeg.zeranoe.com/builds/ 
选择版本（默认即可），选择自己系统架构，Linking 选择 static，点击Download Build下载压缩包。解压bin目录的三个e
    &hellip;
      </p>
      <div class="post-list__meta"><time datetime="2018-06-19T08:40:00.000Z" class="post-list__meta--date date">2018-06-19</time> &#8226; <span class="post-list__meta--tags tags">
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      <hr class="post-list__divider">
    </li>
  
    
    <li>
      <h2 class="post-list__post-title post-title"><a href="/2018/05/30/use-mmap-as-cache/" title="阅读 使用内存映射实现本地缓存">使用内存映射实现本地缓存</a></h2>
      <p class="excerpt">
    
      本来程序中一些数据需要在下次重启后能够恢复继续使用，一般比较好的办法是直接嵌入sqlite数据库或者嵌入leveldb，但是需要引入第三方库，略麻烦，因此打算自己实现。
实现思路自己实现最简单就是使用WinAPI操作INI文件，一个读API一个写API，非常简单方便，但是曾经出现过一个项被写两次的问题，心有余悸，另外也可以预见这种频繁的API操作肯定对磁盘性能有影响。
另外一种自定义格式写文件，将
    &hellip;
      </p>
      <div class="post-list__meta"><time datetime="2018-05-30T07:14:00.000Z" class="post-list__meta--date date">2018-05-30</time> &#8226; <span class="post-list__meta--tags tags">
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      <hr class="post-list__divider">
    </li>
  
    
    <li>
      <h2 class="post-list__post-title post-title"><a href="/2018/05/11/parse-hikvision-camera-ps-stream/" title="阅读 简单解析海康PS流获取H264">简单解析海康PS流获取H264</a></h2>
      <p class="excerpt">
    
      在用海康SDK获取H264视频流的时候，其实从海康的SDK里面基本是没有的，海康的SDK介绍使用是通过自身的PlayM4解码成图片的，并非我们想要的H264。项目里面使用的是海康提供的AnalyzeData库，但是我并没有从海康官网找到下载，应该是PS格式解析库。
分析其实通过Wireshark本地抓包，抓摄像头IP的包，在程序请求后会发现确实是TCP连接上的PS格式的流，在设置了视频格式为H26
    &hellip;
      </p>
      <div class="post-list__meta"><time datetime="2018-05-11T08:23:00.000Z" class="post-list__meta--date date">2018-05-11</time> &#8226; <span class="post-list__meta--tags tags">
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    </li>
  
    
  </ol>


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